AI content generation 27032024: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Метка: отменено
м (Защитил страницу AI content generation 27032024: популярная страница ([Редактирование=Разрешено только администраторам] (истекает 07:41, 27 апреля 2024 (UTC)) [Переименование=Разрешено только администраторам] (истекает 07:41, 27 апреля 2024 (UTC))))
 
(не показано 37 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
{{Событие
{{Событие
|Description=В переводе на формальный язык - Как меняется мир краудсорсинговой деятельности и многоагентного моделирования в связи развитием генеративного ИИ? Патаракин как раз тот человек, с которым можно вместе про это подумать, потому что этот древний викоид   
|Description=Описание:
* принёс в российское образование идею образовательного использование вики в 2003 году, создавал продвигал и администрировал проект Летописи.ру с 2006 года и сейчас это еще живой проект letopisi.org  
; Как меняются миры вик и черепах под воздействием генеративного искусственного интеллекта?
* c 2003 участвовал в продвижении и локализации в России Scratch, StarLogo Nova, NetLogo и других сред многоагентного моделирования  
В переводе на формальный язык - Как меняется мир краудсорсинговой деятельности и многоагентного моделирования в связи развитием генеративного ИИ? Патаракин http://digida.mgpu.ru/index.php/User:Patarakin как раз тот человек, с которым можно вместе про это подумать, потому что этот древний викоид   
* объединил в 2022 году мир вик и черепах на поле вычислительной дидактики digida.mgpu.ru  
# принёс в российское образование идею образовательного использование вики в 2003 году, создавал продвигал и администрировал проект Летописи.ру с 2006 года и сейчас это еще живой проект http://letopisi.org  
* в 2023 столкнулся с тем, что совместная работа со знаниями в цифровых средах и выращивание данных в многоагентных сообществах могут быть поставлены под сомнения ростом искусственного интеллекта.  
# c 2003 участвовал в продвижении и локализации в России Scratch, StarLogo Nova, NetLogo и других сред многоагентного моделирования  
Основная проблема в выступлении - как меняются взаимоотношения людей и агентов на поле вычислительной дидактики
# объединил в 2022 году мир вик и черепах на поле вычислительной дидактики http://digida.mgpu.ru  
# в 2023 столкнулся с тем, что совместная работа со знаниями в цифровых средах и выращивание данных в многоагентных сообществах могут быть поставлены под сомнения ростом искусственного интеллекта. Основная проблема в выступлении - как меняются взаимоотношения людей и агентов на поле вычислительной дидактики
|Event_type=Семинар
|Event_type=Семинар
|has start=2024-03-27T12:00:22.000Z
|has start=2024-03-27T12:00:22.000Z
|has end=2024-03-27T13:30:22.000Z
|has end=2024-03-27T13:30:22.000Z
|color=DarkOliveGreen
|color=DarkOliveGreen
|Environment=NetLogo, Semantic MediaWiki
|Website=http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI_content_generation_27032024
|Environment=NetLogo, Semantic MediaWiki, PlantUML, Генеративный искусственный интеллект
|Field_of_knowledge=Информатика, Искусственный интеллект
|Coordinate=55.99513201375627, 92.80169470197927
|Coordinate=55.99513201375627, 92.80169470197927
}}
; Строительные блоки
<graphviz>
digraph Concept {
layout = "sfdp";
node[color="#2471A3",fontsize=14, fontcolor="white",style=filled, shape="box"] ;
Язык [URL=":Категория:Язык программирования"];
Диаграмма [URL=":Category:Diagrams"];
Книга [URL=":Категория:Book"] ;
Рецепт [URL=":Category:Scripting Tutorials"];
Паттерн [URL=":Категория:HowTo"];
Понятие [URL=":Категория:Понятие"] ;
Робот [URL=":Категория:Robots"];
Сообщество [URL=":Категория:Сообщество"];
Умение [URL=":Категория:Competence"];
"Учебный курс" [URL=":Категория:РУП"];
Датасет [URL=":Category:Dataset"];
Писатель  [URL=":Category:Person"];
Игра [URL=":Категория:DEG"];
Студент [URL=":Category:UserMGPU"];
Стандарт [URL=":Категория:Standard"];
Средство [URL=":Категория:DigitalTool"];
node[color="red",fontsize=14, fontcolor="white",style=filled, shape="box"] ;
Событие [URL=":Category:Событие"];
}
</graphviz>
== Миры Черепах ==
=== Понятия ===
; [[:Категория:Понятие]]
{{#ask:
[[Конструктивизм]]
OR [[Конструкционизм]]
OR [[Агент]]
OR [[Агентное моделирование]]
OR [[Активное эссе]]
OR [[Вычислительное мышление]]
OR [[Субъектность продуктивная]]
OR [[Объект, помогающий думать]]
OR [[Школа самбы]]
| ?Description }}
=== Люди ===
; [[:Категория:Person]]
{{#ask:
[[Minsky]]
OR
[[Пейперт]]
OR
[[Hal Abelson]]
OR
[[Harvey]]
OR
[[Kay]]
OR
[[Repenning]]
OR
[[Resnick]]
OR
[[Wilensky]]
OR
[[Epstein]]
| ?Description }}
=== Книги ===
; [[:Категория:Book]]
{{#ask:
[[Perceptrons: an introduction to computational geometry]]
OR [[Mindstorms]]
OR [[Сообщество разума]]
OR [[Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworld]]
OR [[Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring Mathematics]]
OR [[Thinking Like a Tree]]
OR [[Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems)]]
|
?Description }}
=== Языки ===
; [[:Категория:Язык программирования]]
; (Logo OR  Ancestors:Logo)
{{#ask:
[[Category:Язык программирования]]  [[Ancestors::Logo]] OR [[Logo]]
|format=moderntimeline
|?launch year
|? Ancestors
|?Descendants
| background = grey
}}
=== Средства  ===
; [[:Категория:DigitalTool]]
{{#ask: [[PlantUML]] OR [[Graphviz]] OR [[BehaviorSpace]] OR [[RAWGraphs]] | ?Description }}
=== Диаграммы ===
; [[:Категория:Diagrams]]
=== Паттерны ===
; [[:Категория:HowTo]]
{{#ask:
[[Генерировать новых агентов]]
OR [[Поглощать агентов]]
OR [[Сталкиваться]]
| ?Description of problem  }}
=== Сообщества ===
; [[:Категория:Сообщество]]
{{#ask:
[[Modeling Commons]]
OR
[[Сообщество Scratch]]
OR
[[Сообщество Snap!]]
OR
[[Сообщество StarLogo]]
OR
[[Roblox]]
| ?Description }}
=== Модели ===
; [[:Категория:Model]]
{{#ask:
[[Fire (model)]]
OR
[[Fireflies (model)]]
OR
[[Flocking (model)]]
OR
[[Piaget-Vygotsky (model)]]
OR
[[Slime (агрегация слизевиков)]]
| ?Description }}
=== Рецепты ===
=== События  ===
* [[Путь черепахи: эволюция LOGO-подобных языков]]
* [[Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach]]
* [[Simulation models on the field of computational didactics|Воздействие имитационных моделей на поле вычислительной дидактики]]
== Вики миры  ==
=== Понятия ===
; [[:Категория:Понятие]]
{{#ask:
[[Memex]]
OR
[[Вики]]
OR
[[Выполняемая статья]]
OR
[[Гипертекст]]
OR
[[WWW]]
OR
[[Гражданская наука]]
OR
[[Семантический поиск]]
OR
[[Сетевое мышление]]
OR
[[Семантический поиск]]
| ?Description }}
=== Люди ===
; [[:Категория:Person]]
{{#ask:
[[Cunningham]]
OR
[[Иллич]]
| ?Description }}
=== Книги ===
; [[:Категория:Book]]
{{#ask:
[[The Wiki Way: Quick Collaboration on the Web]]
OR
[[Open Sources: Voices from the Open Source Revolution]]
OR
[[Working with MediaWiki]]
OR
[[Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки]]
| ?Description }}
=== Языки ===
; [[:Категория:Язык программирования]]
{{#ask:
[[PHP]]
OR
[[Lua]]
OR
[[Semantic MediaWiki]]
| ?Description }}
=== Средства  ===
; [[:Категория:DigitalTool]]
{{#ask: [[Wiki (инструмент)]] OR [[MediaWiki]] OR [[MediaWiki API]] OR [[База данных MediaWiki]]
| ?Description }}
=== Диаграммы ===
; [[:Категория:Diagrams]]
<uml>
@startuml
package "Article text and association information" #DDDDDD {
class REDIRECT {
RD_FROM
RD_TITLE
}
class PAGE_RESTRICTION {
PR_PGE
PR_TYPE
}
class PAGE {
PAGE_ID
PAGE_NAMESPACE
PAGE_COUNTER
PAGE_IS_REDIRECT
PAGE_LEN
}
class RECENTCHANGES {
RC_ID
RC_TIMESTAMP
RC_TITLE
RC_NEW
RC_TYPE
RC_DELETED
}
class REVISION {
REV_ID
REV_USER
REV_USER_TEXT
}
}
package "User accounts" #FFA07A  {
class MWUSER  {
USER_ID
USER_NAME
}
class IPBLOCKS {
IPB_ID
  IPB_CREATE_ACCOUNT
}
class USER_GROUPS {
}
}
package "Links" #C1F1E7  {
 
class  PAGELINKS {
PL_FROM
PL_TO
PL_TITLE
    }
  class CATEGORYLINKS {
CL_FROM
CL_TO
}
}
package "Images & Media" #AEB6BF  {
  class IMAGE {
IMG_NAME
IMG_SIZE
IMG_HEIGHT
IMG_WIDTH
    }
  class IMAGELINKS {
IL_TO
IL_FLOM
}
}
PAGE <|.. REDIRECT
PAGE <|.. REVISION
RECENTCHANGES <|.. MWUSER
PAGELINKS .. PAGE
CATEGORYLINKS .. PAGE
PAGELINKS ..  IMAGELINKS
@enduml
</uml>
=== Сообщества ===
; [[:Категория:Сообщество]]
{{#ask:
[[Principia Cybernetica Web]]
OR
[[Wikipedia]]
OR
[[WikiHow]]
| ?Description }}
=== Модели ===
; [[:Категория:Model]]
{{#ask:
[[Preferential Attachment]]
OR
[[Team Assembly (model)]]
OR
[[Футбольное поле с множеством мячиков]]
OR
[[Термиты с журналом]]
| ?Description }}
=== Рецепты ===
=== События  ===
{{#ask:
[[Объединение языков многоагентного моделирования в учебном процессе на базе MediaWiki]]
OR
[[Мастер-класс «Совместная работа со знаниями на поле цифровой дидактики»]]
OR
[[Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach]]
| ?Description }}
== Поле цифровой дидактики как поле для скрещивания вик и черепах ==
<graphviz>
digraph Concept1 {
layout = "sfdp";
ratio=compress;
node[color="#2471A3",fontsize=12, fontcolor="white",style=filled, shape="box"] ;
Язык [URL=":Категория:Язык программирования"];
Диаграмма [URL=":Category:Diagrams"];
Книга [URL=":Категория:Book"] ;
Рецепт [URL=":Category:Scripting Tutorials"];
Паттерн [URL=":Категория:HowTo"];
Понятие [URL=":Категория:Понятие"] ;
Робот [URL=":Категория:Robots"];
Сообщество [URL=":Категория:Сообщество"];
Умение [URL=":Категория:Competence"];
"Учебный курс" [URL=":Категория:РУП"];
Датасет [URL=":Category:Dataset"];
Писатель  [URL=":Category:Person"];
Игра [URL=":Категория:DEG"];
Студент [URL=":Category:UserMGPU"];
Событие [URL=":Category:Событие"];
Стандарт [URL=":Категория:Standard"];
Средство [URL=":Категория:DigitalTool"];
node[color="red",fontsize=14, fontcolor="white",style=filled, shape="box"] ;
ВКР ;
Студент -> Диаграмма [label = "Использует" fontsize="10"] ;
Студент -> Датасет [label = "Использует" fontsize="10"] ;
Студент -> Книга [label = "Использует" fontsize="10"] ;
Писатель -> Книга [label = "автор" fontsize="10"] ;
Книга -> Понятие [label = "объясняет" fontsize="10"] ;
Студент -> Рецепт [label = "Использует" fontsize="10"] ;
Студент -> Рецепт [label = "Создаёт" fontsize="10"] ;
Студент -> ВКР [label = "Конструирует" fontsize="10"] ;
}
</graphviz>
Эта организационная схема предполагает, что навыки и умения создания компьютерных программ, умения создания диаграмм, умения разработки многоагентных моделей являются достаточно сложно организованными и сложно подделываемыми.
== Как изменилось поле под воздействием [[Генеративный искусственный интеллект|генеративного искусственного интеллекта]] ==
=== Понятия ===
; [[:Категория:Понятие]]
{{#ask:
[[Большая языковая модель]]
OR
[[Генеративно-состязательная сеть]]
OR
[[Генеративный искусственный интеллект]]
OR
[[Игровой искусственный интеллект]]
OR
[[Языковая модель]]
| ?Description }}
=== Книги ===
; [[:Категория:Book]]
{{#ask:
[[What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work?]]
|
?Description }}
=== Средства ===
; [[:Категория:DigitalTool]]
: <nowiki>{{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[Tool is made for::генерация контента]] [[AI::Да]] | ?Description |  ?Affordances }}</nowiki>
{{#ask: [[Artbreeder]] OR [[Craiyon]] OR [[Kandinsky 2.1]] OR [[PerplexityAI]] | ?Description }}
=== Кейсы использования в образовании ===
{{#ask: [[Переформулируй текст в вопросы к учебнику]]
OR [[Приведи примеры использования Graphviz на уроках химии]]
OR [[Собери перечень информационных компетенций]]
OR [[Создай иллюстрации к рассказу по биологии]]
OR [[Создай управляющий алгоритм для робота]]
OR [[Создай формулы химических соединений и реакций для начального курса химии]]
| ?Description 
|?Prompt
}}
== Обсуждение ==
# Переведи с моего слабого научного английского языка на общепринятый научный английский
# Переведи с моего слабого научного русского на общепринятый научный русский
# Переведи моё текстовое описание на визуальный язык диаграмм
# Переведи с одного языка программирования на другие
# Переведи из одного языка диаграмм в другой
# Пересобери игру из готовых строительных блоков в другие
{{#ask:
[[Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметки]] OR
[[Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции]]
| ?Description
| ?Inventor
}}
}}

Текущая версия на 10:41, 27 марта 2024


Описание события Описание:
Как меняются миры вик и черепах под воздействием генеративного искусственного интеллекта?

В переводе на формальный язык - Как меняется мир краудсорсинговой деятельности и многоагентного моделирования в связи развитием генеративного ИИ? Патаракин http://digida.mgpu.ru/index.php/User:Patarakin как раз тот человек, с которым можно вместе про это подумать, потому что этот древний викоид

  1. принёс в российское образование идею образовательного использование вики в 2003 году, создавал продвигал и администрировал проект Летописи.ру с 2006 года и сейчас это еще живой проект http://letopisi.org
  2. c 2003 участвовал в продвижении и локализации в России Scratch, StarLogo Nova, NetLogo и других сред многоагентного моделирования
  3. объединил в 2022 году мир вик и черепах на поле вычислительной дидактики http://digida.mgpu.ru
  4. в 2023 столкнулся с тем, что совместная работа со знаниями в цифровых средах и выращивание данных в многоагентных сообществах могут быть поставлены под сомнения ростом искусственного интеллекта. Основная проблема в выступлении - как меняются взаимоотношения людей и агентов на поле вычислительной дидактики
Тип события Семинар
Начало 2024-03-27T12:00:22.000Z
Окончание 2024-03-27T13:30:22.000Z
color DarkOliveGreen
Адрес события http://digida.mgpu.ru/index.php?title=AI content generation 27032024
Видео запись события
Среды и средства, которые использовались в рамках события NetLogo, Semantic MediaWiki, PlantUML, Генеративный искусственный интеллект
Формируемые в рамках события компетенции
Область знаний Информатика, Искусственный интеллект
Местоположение 55° 59' 42.48" N, 92° 48' 6.10" E
Формат реализации
Карта
Идёт загрузка карты…


Строительные блоки

Миры Черепах

Понятия

Категория:Понятие
 Description
АгентАгенты - это автономные объекты, которые могут самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Это - некто или нечто, выполняющий инструкции. В информатике - сущность, которая расположена в некоторой среде и способна в этой среде к автономным целенаправленным действиям.
Агентное моделированиеАгентное моделирование (agent-based model) (ABM)— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»). ABM представляют собой модели, в которых отдельные лица или агенты описываются как уникальные и автономные объекты, которые обычно взаимодействуют друг с другом и с окружающей их средой на местном уровне. Агентами могут быть организмы, люди, предприятия, учреждения и любые другие объекты, преследующие определенную цель. Когда мы даем агентам правила адаптации к изменениям в их среде и к тому, что делают другие агенты, тогда поведение каждого отдельного агента и, следовательно, поведение всей системы вытекает из этих правил, характеристик агентов и окружающей среды. Эмерджентность - это основная объясняющая концепция агентного моделирования. Эпштейн и Акстелл (1996) удачно описали этот вид объяснения своим знаменитым вопросом:
  • «Сможете ли вы его вырастить?»:
    • Можете ли вы заставить вашу модельную систему выглядеть и вести себя как настоящая, снабдив своих агентов правильным адаптивным поведением?
Активное эссеAn “Active Essay” is a new kind of literacy, combining a written essay, live simulations, and the programs that make them work in order to provide a deep explanation of a dynamic system. The reader works directly with multiple ways of representing the concepts under discussion. By “playing with” the simulations and code, the reader gets some hands-on experience with the topic. Active Essays -термин Алана Кея «активное эссе», где виды изложения и аргумента, которые можно ожидать в эссе, усиливаются благодаря тому, что интерактивная программа является одним из многих типов медиа для нового типа документа.
Вычислительное мышлениеОбъединение способностей человека и возможностей вычислительной техники. Способность усиливать свою деятельность, привлекая к себе на помощь программных агентов. Производные понятия - вычислительная наука, вычислительная история.
КонструктивизмКонструктивизм в обучении связан с такими исследователями как Дж. Дьюи, Л.С. Выготский и Ж. Пиаже. При всех различиях в подходах этих ученых процесс обучения для них всегда был связан с наблюдением, обработкой, интерпретацией и последующим присвоением информации в виде личного знания. В работах Дж. Брунера, Дж. Келли и Р. Ганье обучение рассматривалось как внутренний процесс, который зависит от предыдущих знаний, усилий, которые вкладывает учащийся. В 1965 году Р. Ганье в работе «Условия обучения» обобщил принципы и задачи педагогического дизайна с позиций когнитивизма.
КонструкционизмКонструкционизм - философия обучения, развитая Сеймуром Пейпертом на основании конструктивизма. К активной позиции конструктивизма конструкционизм добавляет идею того, что люди создают новое знание особенно эффективно, когда они вовлечены в создание продуктов, наделенных личностным смыслом, будь то песочные замки, Лего машины или компьютерные программы.
Объект, помогающий думатьОбъекты, помогающие думать, или объекты, с которыми мы думаем. Термин введен Шерри Тёркл в книге про объекты, вызывающие воспоминания и вещи, с которыми мы думаем.
Субъектность продуктивнаяСубъектность продуктивная. Развитие субъектности непосредственно связано с участием в продуктивной деятельности, поскольку именно через участие в продуктивной деятельности люди могут проявить собственную субъектность. Авторы концепции продуктивной субъектности отмечают значение создания продуктов, доступных для обсуждения и критики другими субъектами образования
Школа самбыМодель того, как может быть устроено учащееся сообщество. развито чувство принадлежности к данной группе людей, их объединяет общая цель. Многое из того, чему обучают в такой школе, хотя и происходит естественным образом, но делается вполне продуманно. Скажем, опытные танцоры собирают вокруг себя группу детей. От пяти до двадцати минут идет специфическое овладение танцем - через наблюдение. Внимание детей сосредоточивается на исполнении, затем им разрешается присоединиться к танцующим


Люди

Категория:Person
 Description
EpsteinEpstein Joshua - Профессор эпидемиологии в Школе глобального общественного здравоохранения Нью-Йоркского университета; директор-основатель Лаборатории агентного моделирования Нью-Йоркского университета, аффилированной с Курантовским институтом математических наук. Джошуа Эпштейн – автор всемирно признанных и уже ставших классическими книг по агентному моделированию - «Growing artificial societies: Social science from the bottom up», «Agent_Zero: Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science» и др., в прошлом веке развивал теорию клеточных автоматов и эволюционным путем разработал методологию моделирования социальных и экономических процессов с применением агент-ориентированного подхода. Являясь пионером в этой сфере, в 2006 г. совместно с Джоном Паркером разработал крупнейшую в мире агент-ориентированную модель, включающую в себя все население планеты, которая неоднократно использовалась для оценки скорости распространения эпидемий различных заболеваний.
Hal AbelsonГарольд (Хэл) Абельсон профессор электротехники и компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте, член Института инженеров электротехники и электроники, и директор-основатель Creative Commons и Free Software Foundation.
Harvey120px-Harvey_solomon2.png
Brian Harvey - Математик, программист, лектор, автор нескольких книг по обучению программированию. Автор UCB Logo, Snap!
KayАлан Кёртис Кэй (англ. Alan Curtis Kay; 17 мая 1940) — американский учёный в области теории вычислительных систем. Один из пионеров в областях объектно-ориентированного программирования и графического интерфейса. Также известен благодаря высказыванию «лучший способ спрогнозировать будущее — изобрести его». Президент исследовательского института Вьюпоинта, адъюнкт-профессор информатики в Калифорнийском университете.
Minsky
  • Ма́рвин Ли Ми́нский — американский учёный в области искусственного интеллекта, сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.
PapertСимур Паперт (Пейперт) — выдающийся математик, программист, психолог и педагог, создатель конструкционизма и языка Лого, один из основоположников теории искусственного интеллекта,
RepenningИсследователь, профессор в области компьютерных наук и образования. Создатель первых блочных обучающих сред
ResnickМитчел Резник - профессор MIT Media Lab, создатель сред обучения программированию - StarLogo, Scratch 120px-Patarakin_resnick2007.jpg
WilenskyWilensky - Ури Виленски - математик, педагог и программист, создатель языка NetLogo. Профессор в Северо-Западный университете — Чикаго.

Книги

Категория:Book
 Description
Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up (Complex Adaptive Systems)Первая книга о выращивании искусственных сообществ. В книге представлена модель Sugarscape - простое искусственное общество, в котором агенты живут на двухмерной сетке и взаимодействуют друг с другом на основе правил, регулирующих передвижение, размножение и торговлю. Модель Sugarscape служит основой для изучения различных социальных явлений, таких как возникновение распределения богатства, передача культуры, сотрудничество и конфликты.
MindstormsMindstorms: Children, Computers, And Powerful Ideas - .. через бездну, разделяющую естественнонаучную, техническую культуру с культурой гуманитарной, необходимо перекинуть мост. И я думаю, что главным в конструкции такого моста может стать задача, как придать компьютерную форму плодотворным идеям, одинаково важным как поэту, так и инженеру. В моем понимании компьютер действует как переходный объект по установлению связей, которые в конечном счете оказываются связями между одной личностью и другой. Существуют матофобы, т. е. люди, не признающие математики, с очень развитой координацией движений собственного тела, и есть матофилы, т. е. люди, увлеченные математикой, никогда не вспоминающие о сенсомоторном происхождении своих математических знаний. Черепашка навела мост. Она стала посредником, объединившим в себе элементы геометрии тела с формальной геометрией. Осмысление жонглирования как структурного программирования помогло навести мосты между теми, у кого прекрасно развито матетическое чувство физических навыков, и теми, кто знает, как должна быть организована задача по написанию исторического эссе. Жонглирование и написание эссе, если смотреть на конечный результат, мало чем похожи друг на друга. Но процесс овладения обоими навыками во многом совпадает.
Perceptrons: an introduction to computational geometryКнига «Перцептроны» (англ. Perceptrons: an introduction to computational geometry) — написана Марвином Минским и Сеймуром Папертом, издана в 1969. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в частности длительность процесса обучения, эффективность схемы как адаптивного запоминающего устройства и т. п., а также исследованы потенциальные возможности персептронов как обучающихся распознающих устройств.
76px-Perceptrons_e.png
Thinking Like a TreeThinking Like a Tree (and Other Forms of Ecological Thinking ) Мы можем сказать, что дерево следует стратегии TREE - T- test - пробуй, R - randomly - случайно, E-evaluate - оценивай (определяй, какие из корней нашли лучшую почву), E-elect - выбирай (направление, куда будем двигаться). Конечно, шагающее дерево в действительности не выбирает и не принимает решение, куда двигаться. Но, этот способ размышления о дереве, следующем определенной стратегии поведения, может оказаться полезным.
Turtle Geometry: The Computer as a Medium for Exploring MathematicsОдна из первых книг посвящённых использованию компьютеров в обучении математике. Она была опубликована в 1981 году и стала Книга описывает использование черепахи - графического объекта, который движется по экрану компьютера - для исследования геометрии и математических концепций. Авторы предлагают использовать черепаху для создания графических изображений, которые могут помочь студентам лучше понять математические концепции. Книга стала классикой в области обучения математике с использованием компьютеров и продолжает быть популярной среди преподавателей и учащихся по всему миру.
Turtle Geometry presented a computational approach to geometry which has been cited as "the first step in a revolutionary change in the entire teaching/learning process."
Turtles, termites, and traffic jams: explorations in massively parallel microworldКнига "Черепахи, термиты и дорожные пробки: исследования в микромире массово-параллельных вычислений" Децентрализованный подход к феноменам окружающего мира - на основе использования микромира с тысячами черепашек
Сообщество разумаSociety_of_Mind.jpg
  • Society of Mind - название книги 1986 года, а также название теории естественного интеллекта, написанных и разработанных Марвином Минским.

Языки

Категория:Язык программирования
(Logo OR Ancestors
Logo)

Средства

Категория:DigitalTool
 Description
BehaviorSpaceСпециальная отдельная программа, встроенная в среду агентного моделирования NetLogo и предназначенная для постановки экспериментов. BehaviorSpace - это программный инструмент, интегрированный с NetLogo, который позволяет проводить эксперименты с моделями.
  • 120px-Behavior_space_flocking.png
GraphvizGraphviz — это разработанный специалистами лаборатории AT&T пакет утилит по автоматической визуализации графов, заданных в виде текстового описания. Пакет распространяется с открытыми исходными файлами и работает на всех операционных системах, включая Windows, Linux/Unix, Mac OS. Самой интересной программой пакета является «dot», автоматический визуализатор направленных графов, который принимает на вход текстовый файл со структурой графа, а на выходе формирует граф в виде графического, векторного или текстового файла.
PlantUMLPlantUML позволяет генерировать диаграммы (по большей части в нотации UML) в виде текста, описывающего элементы и связи между ними.
RAWGraphsRAWGraphs - это веб-приложение с открытым исходным кодом для визуализаций статических данных. При этом формы представления данных можно изменять.

Не требует регистрации.

По состоянию на 2 августа 2021 г - бета-версия. Язык интерфейса - английский

Диаграммы

Категория:Diagrams

Паттерны

Категория:HowTo
 Description of problem
Генерировать новых агентов120px-Create_netlogo.png
Агент порождает поток других агентов - например, в экологических моделях рождение используется для создания потомков, в играх из пистолета вылетают пули, которые он порождает, в историях Scratch капли дождя клонируются и падают из тучи на землю.
Поглощать агентов120px-Delete_starlogo.png
  • Поглощение: обратный генерации процесс, когда агент не порождает, а поглощает других агентов. Например, земля поглощает падающие с неба капли воды, хищник съедает жертву, с которой он встречается.
Сталкиваться120px-Collision_starlogo.png
  • Паттерн определяет поведение агентов в случае их физического столкновения с другими агентами. Например, столкновение пули с мишенью. В игре Frogger, если грузовик сталкивается с лягушкой, лягушку нужно «раздавить»
  • Сообщества

    Категория:Сообщество
     Description
    Modeling CommonsСообщество, участники которого создают и обмениваются моделями NetLogo.
    RobloxRoblox — игровая онлайн-платформа и система создания игр, позволяющая любому пользователю создавать свои собственные и играть в созданные другими игры.
    Сообщество ScratchСетевое сообщество детей и взрослых, обменивающихся своими проектами, написанными на языке Scratch
    Сообщество Snap!Сообщество исследователей, учителей и учащихся, использующих в своей деятельности язык Snap! Участники могут делиться своими проектами (Share, Publish). Создавать коллекции проектов, следить с действиями других участников (following)
    Сообщество StarLogoСообщества обмена моделями и объектами в среде StarLogo Nova. Участники могут использовать код проектов других участников. Создавать свои коллекции и приглашать других участников к работе над версиями своих проектов.


    Модели

    Категория:Model
     Description
    Fire (model)
    • Forest_fire_model.gif

    Запустите модель Fire несколько раз. Если мы запустим его с низкой плотностью деревьев, мы увидим, как и ожидалось, очень небольшое распространение огня. Если мы запустим его с очень высокой плотностью деревьев, мы, как и ожидалось, увидим, как лес уничтожается неумолимым маршем огня. Чего ожидать при средней плотности? Многие предполагают, что если плотность установлена на 50 процентов, то вероятность того, что огонь достигнет правого края леса, будет 50 процентов. Однако если мы попробуем это сделать, то увидим, что при 50-процентной плотности огонь не распространяется сильно. Если мы увеличим его до 57 процентов, огонь горит больше, но обычно все равно не достигает другой стороны леса. Однако если мы увеличим плотность до 61 процента, то есть всего на 2 процента больше, огонь неизбежно достигнет другой стороны. Это неожиданно. Мы ожидаем, что небольшое изменение плотности окажет относительно небольшое влияние на распространение огня. Но, как выясняется, модель Fire имеет «критический параметр» 59% плотности.

    Fireflies (model)Модель синхронизации мигания светлячков
    120px-Firefly.png

    По ночам самцы светлячков Photinus carolinus мигают для привлечения самок. При этом вспышки отдельной особи не периодичны. Но если несколько насекомых оказываются рядом, они начинают мигать синхронно. Несколько ярких вспышек в течение пары секунд повторяются через более длительные промежутки времени. Координироваться светлячкам помогает зрение: наблюдая за миганием других особей, они начинают подстраиваться под их ритм.

    Buck, John. (1988). Synchronous Rhythmic Flashing of Fireflies. The Quarterly Review of Biology, September 1988, 265 - 286.
    Flocking (model)Модель самопроизвольного формирования стаи в результате действий множества участников (птиц, рыб, людей). Модель формирования стаи - это классическая агентно-ориентированная модель, основанная на оригинальных моделях Рейнольдса (1987). Модель демонстрирует, что стаи птиц могут возникать даже в отсутствии специальных птиц-вожаков, которые ведут всех за собой. Скорее, каждая птица следует общему же набору правил, и из выполнения всеми простых правил появляются стаи. Каждая птица следует трем правилам: «выравнивание», «разделение» и «сплоченность».
    1. «Выравнивание» означает, что птица поворачивается так, что движется в том же направлении, что и ближайшие птицы.
    2. «Разделение» означает, что птица поворачивается, чтобы не столкнуться с другой птицей.
    3. «Сплоченность» означает, что птица движется к другим ближайшим птицам.

    Правило «разделения» имеет приоритет над двумя другими, что означает, что если две птицы приближаются друг к другу, они всегда будут разделяться. В этом случае два других правила отменяются до тех пор, пока не будет достигнуто минимальное разделение. Эти три правила влияют только на направление птицы. Каждая птица всегда движется вперед с одинаковой постоянной скоростью.

    Правила удивительно надежны и могут быть адаптированы к скоплению насекомых, стаям рыб и паттернам «V» стаи гусей (Stonedahl & Wilensky, 2010a).
    Piaget-Vygotsky (model)Модель «обучения через игру» была создана для следующих целей:
    1. продемонстрировать жизнеспособность агент-ориентированного моделирования для изучения социально-психологических феноменов развития;
    2. проиллюстрировать потенциал ABM как платформы, позволяющей общаться и сотрудничать между психологами с различными теоретическими взглядами; и, в частности,
    3. визуализировать взаимодополняемость объяснений Пиаже и Выготского о том, как люди учатся.
    • 120px-Piage_Vyg.png
    Slime (агрегация слизевиков)Эта модель показывает, как существа могут объединяться в кластеры без контроля со стороны клетки-лидера или пейсмейкера. Это открытие было впервые описано Эвелин Фокс Келлер и Ли Сигел в статье в 1970 году. До того, как Келлер начала свои исследования, общепринятым считалось, что рои слизевиков образуются по команде клеток-лидеров, которые приказывают другим клеткам начать агрегацию.
  • 120px-Slime_model.png
  • Рецепты

    События


    Вики миры

    Понятия

    Категория:Понятие
     Description
    MemexМемекс (англ. memex, словослияние memory и index) — наименование гипотетического прототипа гипертекстовой системы, описанной Бушем в эссе «Как мы можем мыслить», опубликованном в журнале The Atlantic в 1945 году. Буш изобразил мемекс как устройство, в котором человек сможет хранить свои книги, записи и контакты и которое «выдаёт нужную информацию с достаточной скоростью и гибкостью». Мемекс позволял бы существенно расширить и дополнить возможности памяти человека. Концепция мемекса оказала большое влияние на разработку ранних гипертекстовых систем
    WWWВсемирная паутина — глобальное информационное пространство, основанное на физической инфраструктуре сети Интернет и гипертекстовом протоколе передачи данных HTTP. Всемирную паутину образуют миллионы веб-серверов — программ, запускаемых на подключённых к сети компьютерах и использующих протокол HTTP для передачи данных.
    ВикиПонятие обозначающее коллективное участие множества авторов в редактировании гипертекста
    Выполняемая статьяФормы научных публикаций, когда читатель может взаимодействовать с текстом и данными, которые содержаться в статье. Читатель может изменить форму представления данных, внести изменения и дополнения в код модели и т.п.
    ГипертекстГипертекстом называют любой текст, в котором обнаруживаются какие-либо ссылки на другие фрагменты. Гипертекстовая система это - информационная система, способная хранить информацию в виде электронного текста, позволяющая устанавливать электронные связи между любыми "информационными единицами", хранящимися в ее памяти и вызывать их на экран монитора "простым нажатием кнопки".
    Гражданская наукаГражданская наука (англ. Citizen science) — концепция проведения научных исследований с привлечением широкого круга добровольцев, многие из которых могут быть любителями
    Семантический поискСемантический поиск — это технология, которая должна обеспечить более тесное смысловое соответствие между текстом поискового запроса и результатами поисковой выдачи на основе анализа намерений пользователя, осуществляющего поиск, контекста его запроса и взаимосвязи между словами. семантический поиск — это технология, которая использует модель графа знаний и позволяет системам искусственного интеллекта понимать значение сущностей и связей между ними, давая таким образом возможность увеличить точность поиска и степень его персонализации.
    Сетевое мышлениеСетевое мышление - network thinking - как особый подход к рассмотрению сложных систем через их сетевые характеристики - распределение связей, коэффициенты кластеризации, длины путей и т.д.


    Люди

    Категория:Person
     Description
    Cunningham120px-Cunningham_Patarakin_sm.jpg
    Ward Cunningham - программист и создатель первой wiki https://wiki.c2.com/?InformalHistoryOfProgrammingIdeas
    ИлличИван Иллич — американо-мексиканский богослов, педагог, философ, социальный критик смешанного хорватско-еврейского происхождения

    Книги

    Категория:Book
     Description
    Open Sources: Voices from the Open Source RevolutionКнига, в создании которой принимали участие разработчики программного обеспечения. Создатель Perl - Larry Wall, Tim O'Reily и многие другие
    The Wiki Way: Quick Collaboration on the WebПервая книга о том, как устроена среда вики и как её использовать. Описано устройство WikiWiki движка и идеология среды совместного редактирования Книга о том, как устроен вики движок и как организовано взаимодействие участников
    Working with MediaWikiПодробное и современное руководство по среде MediaWiki - с описанием форм, шаблонов, свойства
    Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметкиСедьмая книга сочинений Ю. М. Лотмана представляет его как основателя московско-тартуской семиотической школы, автора универсальной семиотической теории и методологии.
    • коллективный интеллект как образец для искусственного обладает рядом преимуществ по сравнению с индивидуальным. Представляя устройство, созданное историей человечества, он в гораздо большей мере эксплицирован, механизмы его выявлены в языках культуры и закреплены многочисленными текстами, в отличие от скрытых языков человеческого мозга. В ходе предшествующего изучения культур накоплен огромный материал, который при соответственной интерпретации может раскрыть исключительно интересные интеллектуально-мнемонические механизмы.
    • Ни одна культура не может удовлетвориться одним языком. Минимальную систему образует набор из двух параллельных языков, - например, словесного и изобразительного. В дальнейшем динамика любой культуры включает в себя умножение набора семиотических коммуникаций. Поскольку образ внешнего мира, переведенный на тексты того или иного языка, подвергается моделирующему воздействию последнего, система, как единый организм, получает в свое распоряжение для каждого внешнего объекта целый набор моделей, чем восполняет неполноту своей информации о нем. Чем резче выражена специфика того или иного языка (результатом этого будет возрастающая трудность перевода его текстов на другие языки), тем своеобразнее будет его способ моделирования и, следовательно, тем полезнее он будет для системы в целом.

    Языки

    Категория:Язык программирования
     Description
    LuaLua (лу́а, с порт. — «луна»— скриптовый язык программирования, разработанный в подразделении Tecgraf (Computer Graphics Technology Group) Католического университета Рио-де-Жанейро (Бразилия). Интерпретатор языка является свободно распространяемым, с открытым исходным кодом на языке программирования Си. По идеологии и реализации язык Lua ближе всего к JavaScript, в частности, он также реализует прототипную модель ООП, но отличается паскалеподобным синтаксисом и более мощными и гибкими конструкциями. Характерной особенностью Lua является реализация большого числа программных сущностей минимумом синтаксических средств. Так, все составные пользовательские типы данных (массивы, структуры, множества, очереди, списки) реализуются через механизм таблиц, а механизмы объектно-ориентированного программирования, включая множественное наследование — с использованием метатаблиц, которые также отвечают за перегрузку операций и ряд других возможностей.
    PHPPHP - это скриптовый язык, разработанный для быстрого и удобного создания динамических web страниц. PHP работает на стороне сервера и может использоваться как сам по себе, так и для "встраивания" кусков динамического кода в уже имеющиеся HTML страницы.
    Semantic MediaWikiSemantic MediaWiki (SMW) — это расширение MediaWiki (вики-движка, используемого Фондом Викимедиа для своих проектов, таких как Википедия), которое помогает искать, организовывать, маркировать, просматривать содержимое вики, а также производить вычисления над ним. В то время, как традиционные вики содержат только текст, который компьютер не может ни понять, ни обработать, SMW добавляет семантические аннотации, что позволяет вики функционировать, используя преимущества баз данных, превращая в полноценную семантическую вики

    Средства

    Категория:DigitalTool
     Description
    MediaWikiMediaWiki (рус. Медиавики) — вики-движок, написанный специально для Википедии, используется во многих других проектах фонда Викимедиа. MediaWiki написан на скриптовом языке общего назначения PHP и для хранения данных использует реляционную базу данных.
    MediaWiki APIДвижок MediaWiki имеет свой API, который является веб-службой, обеспечивающей доступ к многим функциям вики. Благодаря этому инструменту мы можем собирать информацию с любой из внешних вики площадок.
    Wiki (инструмент)Разнообразные инструменты, поддерживающие совместную работу пользователей с базой данных. Разнообразные вики движки используются для поддержки открытых энциклопедий. Принципы вики используются во множестве систем - OneNote, Atlassian
    База данных MediaWikiБаза данных MediaWiki содержит
    • страницы и их содержимое, пользователи и их настройки, метаданные, индекс поиска и другое

    Диаграммы

    Категория:Diagrams


    Сообщества

    Категория:Сообщество
     Description
    Principia Cybernetica WebСообщество исследователей, объединенных идеей метаперехода на уровень суперорганизма, в котором люди объединены телекоммуникационными связями и цифровыми объектами
    WikiHowВариант вики энциклопедии - руководства «как сделать …».
    WikipediaСообщество редакторов всемирной открытой энциклопедии

    Модели

    Категория:Model
     Description
    Preferential AttachmentМодель предпочтительного присоединения - Preferential Attachment - Процесс предпочтительного присоединения - это любой из классов процессов, в которых некоторое количество, обычно некоторое форма богатства или кредита распределяется между несколькими людьми или объектами в зависимости от того, сколько они уже имеют, так что те, кто уже богат, получают больше, чем те, кто не богат. «Предпочтительная привязанность» - это лишь последнее из многих названий, которые были даны таким процессам. Они также упоминаются как «богатые становятся богаче». Процесс предпочтительного присоединения генерирует распределение «с длинным хвостом » после распределения Парето или степенной закон в его хвосте. Это основная причина исторического интереса к предпочтительной привязанности: распределение видов и многие другие явления наблюдаются эмпирически, следуя степенным законам, и процесс предпочтительной привязанности является ведущим механизмом для объяснения этого поведения. Предпочтительное прикрепление считается возможным основанием для распределения размеров городов, богатства чрезвычайно богатых людей, количества цитирований, полученных научными публикациями, и количества ссылок на страницы во всемирной паутине.
    • 120px-Pref_attachm.png
    Team Assembly (model)Эта модель коллаборативных сетей показывает, как поведение отдельных людей при формировании небольших команд для краткосрочных проектов может со временем привести к появлению множества крупномасштабных сетевых структур.
  • 120px-Team_assembl.png
  • Термиты с журналомДополненная журналом, куда записываются все действия термитов над палочками, модель термитов. Представим себе, что у термитов есть журнал учета рабочих действий, куда они записывают все свои действия со щепочками. Т.е. если участник совершает какое-то результативное действие с chip, то он об этом действии оставляет запись в журнале. Для того чтобы проверить, что дают нам попутные записи в журнал, мы несколько видоизменили исходный текст модели Termites добавив к модели новые переменные и правила. В модели появилась переменная список WIKILOG, куда термиты записывают отчеты о своих действиях. В процедурах search-for-chip и put-down-chip были сделаны небольшие добавления. В модель была добавлена процедура, которая на основании записей в журнале устанавливает связь между агентами, которые перетаскивали одну и ту же палочку.
    Футбольное поле с множеством мячиковМодель сбора данных с поля, на котором множество игроков взаимодействуют со множеством мячиков. Модель используется для
  • обсуждения и пояснения понятия Социальный Объект
  • сбора данных с цифрового поля
  • Рецепты

    События

     Description
    Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approachVasiliy Burov and Evgeny Patarakin: Development of computational thinking based on collective interaction in MediaWiki and multi-agent approach (online) // ICEM annual conference 2023 in Kuching, Sarawak, Malaysia on 10 – 13 September 2023
    Мастер-класс «Совместная работа со знаниями на поле цифровой дидактики»В рамках мастер-класса будут продемонстрированы современные возможности вики-среды. Язык запросов. Языки построения диаграмм - Mermaid, PlantUML, GraphViz. Возможности встраивания проектов на языка блочного визуального программирования.
    Объединение языков многоагентного моделирования в учебном процессе на базе MediaWiki18 - 19 МАЯ 2023 Г. ПРЕПОДАВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ - 2023 ИТ-ОБРАЗОВАНИЕ - 2023 https://it-education.ru/

    Поле цифровой дидактики как поле для скрещивания вик и черепах

    Эта организационная схема предполагает, что навыки и умения создания компьютерных программ, умения создания диаграмм, умения разработки многоагентных моделей являются достаточно сложно организованными и сложно подделываемыми.

    Как изменилось поле под воздействием генеративного искусственного интеллекта

    Понятия

    Категория:Понятие
     Description
    Большая языковая модельLLM — нейросетевые модели, которые позволяют обобщать, понимать и писать тексты на разных языках. Нейросеть выучивает язык во время обучения, при котором ей «показывают» огромное количество художественной литературы, интернет-форумов, энциклопедий и других источников, хорошо представляющих человеческий язык во всем его многообразии.
    Генеративно-состязательная сетьГенеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы,а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра.
    Генеративный искусственный интеллектГенеративный искусственный интеллект — это метод машинного обучения, при котором нейросеть изучает массив данных и на основании этих данных создаёт собственный контент.
    Языковая модельЯзыковая модель — это распределение вероятностей по последовательностям слов. Языковые модели генерируют вероятности путём обучения на корпусе текстов на одном или нескольких языках. Учитывая, что языки могут использоваться для выражения огромного множества верных предложений (так называемая цифровая бесконечность), языковое моделирование сталкивается с проблемой задания ненулевых вероятностей лингвистически верным последовательностям, которые могут никогда не встретиться в обучающих данных.

    Книги

    Категория:Book
     Description
    What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work?Книга, в которой Вольфрам разбирает возможности генеративного искусственного интеллекта

    Средства

    Категория:DigitalTool
    {{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[Tool is made for::генерация контента]] [[AI::Да]] | ?Description | ?Affordances }}
     Description
    ArtbreederСредство генерации изображений 120px-Artbreeder_mixer.jpg
    CraiyonСредство для генерации изображений по заданному тексту.
    • 120px-Craiyon_cat.jpg
    Kandinsky 2.1Генеративная модель, создающая изображения по описанию.
  • 114px-Ru_dalle3.png
  • PerplexityAIPerplexity — чат-бот с искусственным интеллектом для поиска информации и генерации текста. Perplexity использует информацию из современного интернета, а не образца 2021 года. Страница с ответом состоит из трёх блоков: сам ответ, источники информации, «вопросы по теме» и поле для дополнительных запросов.
  • 120px-Perplexity01.jpg

  • Кейсы использования в образовании

     DescriptionPrompt
    Переформулируй текст в вопросы к учебникуПереформулируй текст в вопросы к учебнику.ChatGPT: Ты учитель 5-го класса российской школы. Переформулируй текст {} в вопросы. Сделай 30 формулировок вопросов с ответами. Учитывай возраст детей. Perplexity: Переформулируй текст в форме 30 учебных задач на русском языке
    Приведи примеры использования Graphviz на уроках химииКейс использования возможностей graphviz для представления связей. Визуализация молекул: с помощью Graphviz можно создавать диаграммы, которые показывают структуру молекул. Для этого можно использовать язык DOT, который позволяет задавать связи между атомами и их координаты в трехмерном пространстве.Как я могу использовать Graphviz на уроках химии?
    Собери перечень информационных компетенцийКейс сбора компетенций, ожидаемых от школьников в области информационных технологий и искусственного интеллектаСоздать тему образовательных стандартов
    List other then ISTE computational standards for school students in China
    List other then ISTE computational standards for school students in Russia
    Напиши 20 возможных образовательных стандартов в сфере Искусственного Интеллекта, которые будут актуальны в 2025 году
    Что будет включать 3. Стандарты по созданию и использованию нейронных сетей?
    Создай иллюстрации к рассказу по биологииКейс создания иллюстраций к рассказу о получении антибиотиков. В данном случае сравнивались различные системы генерации изображений по описаниюTwo scientist cultivate penicillin in their kitchen in 1930
    Создай управляющий алгоритм для роботаКейс создания управляющих алгоритмов для роботов на различных языкахСоздать тему
    Предложи схему алгоритма для робота-геолога. Представь эту схему на языке mermaid
    Создай алгоритм для робота-геолога на языке Oberon
    Создай формулы химических соединений и реакций для начального курса химииКейс создания бота, который помогает создавать формулы химический соединений и реакций для последующего их размещения на вики-страницах.Создание бота - Chemical reactions for SimpleMathJax MediaWiki extension
    generate formulas of chemical reactions for SimpleMathJax MediaWiki extension
    generate and explain 10 formulas for Elementary textbook in chemistry
    Generate more complex formulas for organic chemistry

    Обсуждение

    1. Переведи с моего слабого научного английского языка на общепринятый научный английский
    2. Переведи с моего слабого научного русского на общепринятый научный русский
    3. Переведи моё текстовое описание на визуальный язык диаграмм
    4. Переведи с одного языка программирования на другие
    5. Переведи из одного языка диаграмм в другой
    6. Пересобери игру из готовых строительных блоков в другие
     DescriptionInventor
    Семиосфера: культура и взрыв, внутри мыслящих миров, статьи, исследования, заметкиСедьмая книга сочинений Ю. М. Лотмана представляет его как основателя московско-тартуской семиотической школы, автора универсальной семиотической теории и методологии.
    • коллективный интеллект как образец для искусственного обладает рядом преимуществ по сравнению с индивидуальным. Представляя устройство, созданное историей человечества, он в гораздо большей мере эксплицирован, механизмы его выявлены в языках культуры и закреплены многочисленными текстами, в отличие от скрытых языков человеческого мозга. В ходе предшествующего изучения культур накоплен огромный материал, который при соответственной интерпретации может раскрыть исключительно интересные интеллектуально-мнемонические механизмы.
    • Ни одна культура не может удовлетвориться одним языком. Минимальную систему образует набор из двух параллельных языков, - например, словесного и изобразительного. В дальнейшем динамика любой культуры включает в себя умножение набора семиотических коммуникаций. Поскольку образ внешнего мира, переведенный на тексты того или иного языка, подвергается моделирующему воздействию последнего, система, как единый организм, получает в свое распоряжение для каждого внешнего объекта целый набор моделей, чем восполняет неполноту своей информации о нем. Чем резче выражена специфика того или иного языка (результатом этого будет возрастающая трудность перевода его текстов на другие языки), тем своеобразнее будет его способ моделирования и, следовательно, тем полезнее он будет для системы в целом.
    Лотман
    Феномен науки: Кибернетический подход к эволюцииВ книге изложена концепция метасистемного перехода и с ее позиций прослеживает эволюцию мира от простейших одноклеточных организмов до возникновения мышления, развития науки и культуры.Турчин